¿Métodos ampliamente aceptados para obtener la matriz de covarianza de los activos?

Question

Pregunta

¿Cuáles son las formas ampliamente aceptadas para obtener la matriz de covarianza de los activos después de la teoría moderna de la cartera de Markowitz?

Pregunta explicada con más detalle

1. Después de que se introdujera la teoría moderna de la cartera, hasta donde yo sé, surgieron un montón de nuevas teorías de métodos de covarianza.

2. Matriz de covarianza exponencial y Ledoit-Wolf son dos ejemplos de esos nuevos métodos.

3. ¿Alguien puede decirme el avance más reciente de la matriz de covarianza para crear una cartera? Si el documento tiene un código github escrito en Python, sería más que bienvenido.

Answer 1

Modelos de volatilidad multivariante para sustituir la matriz de covarianza de la muestra por el modelo de selección de cartera de media-varianza:

1. RiskMetrics 1996 Matriz de covarianza EWMA (media móvil ponderada exponencialmente)

2. Matriz de covarianza EWMA de RiskMetrics 2006

3. Matriz de covarianza DCC-GARCH multivariante

   • Jon Danielsson "Financial risk forecasting" tiene EWMA y GARCH para R y Matlab y ahora también parece Python.
   • Kevin Sheppard's Caja de herramientas MFE para Matlab y Paquete Arch para Python tienen EWMA y GARCH. RiskMetrics 2006 EWMA para Python es aquí .

4. Matriz de covarianza de Ledoit y Wolf (2003) basada en el modelo de índice de factor único:

   • Ledoit, O. y Wolf, M. (2003). Improved estimation of the covariance matrix of stock returns with an application to portfolio selection. Journal of Empirical Finance, 10:603-621.
   • Código Matlab

5. Matriz de covarianza de Ledoit y Wolf (2004) basada en la matriz de identidad:

   • Ledoit, O. y Wolf, M. (2004). A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices. Journal of Multivariate Analysis, 88:365-411.
   • Código Matlab
   • Código Python (Paquete Sci-kit learn)

Consulte la página de publicación del segundo autor si los enlaces cambian en https://www.econ.uzh.ch/en/people/faculty/wolf/publications.html

Answer 2

Ledoit y Wolf tienen un nuevo artículo ( noviembre de 2018) llamado "Contracción analítica no lineal de matrices de covarianza de gran dimensión" que tiene el código MATLAB para el procedimiento al final del documento. El documento puede descargarse en SSRN .